石野 洋子

医療保障の市場は，1996年に新保険業法が施行されて以来，様々な医療保険（第三分野保険）と医療特約付きの生命保険（第一分野保険）とが混在する．その上，少子高齢化や経済成長率の鈍化のため，高額な死亡保障から医療・年金・介護の充実へと消費者ニーズの変化がみられる．そこで，消費者の医療保障商品の選択行動・意思決定行動の解明が急務だが，商品特性が一般消費財と大きく異なるため容易でない．本研究では，まず，アンケート調査に基づいたベイジアンネットワーク解析により，顧客が医療保障商品に対して持っている価値の構造を解明する．次に，その結果に基づいて，医療保障商品の選択行動に大きな影響を及ぼす対面の口コミについて，マルチ・エージェント・シミュレーションで動態を解明し，マーケティング戦略に役立つ知見を得る．

有望な薬物標的であるが立体構造が不明のGタンパク質共役型受容体（G-Protein Coupled Receptor: GPCR）に着目し，進化計算法を用いてそのリガンド結合立体構造を高い精度で求める方法を開発した．通常のタンパク質・リガンドの結合シミュレーションはタンパク質構造を既知のものとして固定化し専ら化合物のスクリーニングを行うものであるが，本方法では結合シミュレーションをモジュール化して進化計算に組み込むことで，タンパク質，リガンド両方の構造を変化させて結合立体構造を探索できる．この点がこれまでにない新しいアプローチである．なお，我々はタンパク質の“揺らぎ”を考慮に入れた新しいGPCR立体構造探索モデルを考案し，それが本方法の基になっている．

質量分析を用いたプロテオームデータの解析に，情報系からのアプローチを試みた．具体的には，様々な生物のプロテオームデータをゲノム配列へ直接マッピングし，アノテーションのエラー検出および新規遺伝子の探索を行なった．また、ナノLCとESI-TOF MS/MSを組み合わせた質量分析装置のプロテオーム解析について、計算によるキャリブレーション方法を提案した。

本研究は，マーケティング分野での製品概念形成に対する有益な計算機支援に関して，モデルおよび方法論を提案し、システムの構築と実証を行ったものである。良い製品概念を形成するには，消費者のニーズや嗜好といった元来明確な形をとらない情報を把握し，かつ開発側の戦略意図を盛込む必要があり，定式化するのが難しく，支援が待たれていた．本研究では，i) 製品概念にはValue, Benefit, Attributeの3層から成るブランド・アイデンティティ（BI）という概念を用いる，ii) 単純なエキスパートシステム様の方法を用いてユーザーの理念・目標に基づく戦略をトップダウン戦略としてBIに反映させる，iii) 対話型進化計算法を用い，高い購買意向をもたらす製品属性の組合せをボトムアップ戦略としてBIに反映させる，といった製品概念形成に特有のモデルを提案し，その有効性を検証した．

本研究では、一般消費財について実施されたアンケートデータからの商品特性の分析を対象とし、新たな方法論を提案したものである。具体的には、遺伝的アルゴリズムを内包する模擬育種法と、帰納的学習手法とを多戦略学習の視点から統合したマーケティング分野のアンケートデータ分析手法を提案した。その有効性は、歯磨きについての実際のアンケートデータで実証された。